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QC手法培训,品质管理部,2010年11月8日,旧七大手法,检查表分层法柏拉图因果图直方图散布图管制图,检查表,一.什么是检查表?将需要检查的项目和内容一一列出来，然后定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来的方法。二.检查表的种类检查表分为记录用检查表和点检用检查表两种（诊断表，问询表，统计表，调查表，记录表，考核表等）,三、检查表的应用步骤,确定检查项目确定检查的频率确定检查的人员依检查表项目进行检查并记录对检查出的项目要求相关责任单位及时改善检查人员在规定时间内对改善效果进行确认总结经验持续改进,某加工一关键尺寸，为掌握整个过程的变异、稳定情况，连续跟踪取样了如下数据，请以调查表的形式整理该数据（该尺寸规格值为5.00.6）。,四、例子,质量分布调查表,调查人:_,调查数:_,调查方式:_,调查时间:_,分层法,分层法又叫分类法、层别法或分组法,就是按照一定的标志,把搜集到的数据加以分类整理的一种方法.分层的目的在于把杂乱无章的数据加以整理,使之能确切地反映数据所代表的客观事实.,通常有以下几种分层方法,1、操作人员：个人、班次、经验2、机器设备：机器、工具3、材料：来源、品种、生产批次4、加工方法：加工、装配、测量、检验5、时间：上下午、早晚班、季度、年月等。6、环境：室内环境、气象、空气、电磁等7、其它：发生情况、发生位置等。,举例,在磨床上加工某零件外圆，由甲乙两工人操作各磨100个零件，其产生废品45件，试分析废品产生的原因。,若只对工人，不对不合格原因进行分层：两工人的废品率相差无几，找不出重点。若只对不合格原因，不对工人进行分层：则会得到主要因素为锥度不合格、碰伤两原因。对工人及不合格原因分层后：甲工人主要因素为碰伤；乙工人主要因素为锥度不合格,排列图(柏拉图),排列图是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表排列图的作用识别各质量改进项目对问题影响的程度确定关键的少数质量改进项目,找寻改进机会排列图的组成要素调查表横坐标左纵坐标右纵坐标项目内容单位符号矩形方框累计百分比描点连接符号,更高!更快!更强!,排列图的制作方法,手工制作排列图步骤介绍,确定调查项目和度量单位,与女朋友约会失败项目分析(单位频数:次百分比:%),收集数据做调查表,画横坐标、列项目名称,画左、右纵坐标,标注单位,频数:次,在项目内容上画方框,项目累计百分比描点,项目累计百分比连线,填写数据标志,描述分析结论,一、分析现象用排列图与不良结果有关，用来发现主要问题：质量：不合格、故障、顾客抱怨、退货、维修等成本：损失总数、费用等交货期：存货短缺、付款违约、交货期拖延等安全：发生事故、出现差错等,二、分析原因用排列图这类排列图与过程因素有关，用来发现主要问题:操作者：班次、组别、年龄、经验、熟练情况以及个人本身因素；机器：机器、设备、工具等；原材料：制造商、工厂、批次、种类；作业方法：作业环境、工序先后、作业安排、作业方法；,排列图的分类,应用注意事项,(1)一般来说，主要因素应只是一、二个，至多不超过三个，否则就失去找主要因素的意义。当各项数据分配比例差不多时，应从其他角度收集数据再做分析。(2)分类项不可太少少于4项没任何意义，5-9项较合适(3)在采取措施之后，还应作排列图，以进行效果检查对比。(4)收集数据的时间一般为13个月比较合适，时间太长，生产过程往往会有较大的变动，影响数据的可比性。时间太短，只能反映一时情况，会影响数据的代表性。(5)不太重要的项目很多时，横坐标会变得很长，通常把这些列入“其他”项，排在最后。,因果图（特征要因图）,定义：因果图又叫石川图或鱼骨图，是表示质量特性与原因关系的图，是1953年由日本东京大学教授石川馨第一次提出。,作图要点：（1）明确需要分析的质量问题或确定需要解决的质量特性（2）召集同该质量问题有关的人員参加“诸葛亮会”集思广益,各抒己见。（3）有多少品质特性做多少张图。（4）原因一定要分解到可以采取措施为止（末端原因）。（5）用数据事实客观评价每个因素找出真正的重要因素。（6）记录有关事项（如产品名称、工序、小组名称、参加人及日期等。）（7）做法要规范。（8）重点放在如何解决问题上，需依5W1H列出。,生产效率为什么这么低？,个人能力为什么这么低？,不良品为什么这么多？,生产成本为什么这么高？,如何提高生产效率？,如何提升自身的能力？,如何防止不良品发生？,如何降低生产成本？,追求对策型,追求原因型,追求原因型,为什么,如何,追求对策型,举例,活塞销孔孔径尺寸超差,未按中间尺寸对刀,方法,材料,机床,床温不够,环境,操作者,量值传递标准不一致,无温差修正标准,责任心差,室外气温影响,自然时效不好,停车时间长,预热时间短,刀头未压紧,未按工艺执行,未定时检测,早晚温差大,寒流,暖气不正常,室内温差大,两台量仪量值不一致,未在标温下鉴定环规,人工时效不好,炉温低,毛坯变形,时间短,直方图,定义：直方图是通过对数据的加工整理，从而分析和掌握质量数据的分布状况和估算工序不合格品率的一种方法。用途：常用于分析质量原因，测量工序能力，估计工序不合格品率等。作直方图的三大步骤：(1)作频数分布表(2)画直方图(3)进行相关计算,例：CVJ外接头某车削直径统计结果,共100个数据（mm）,编制频度分布表,筛选数据求最大最小值最大值：Max=54最小值：Min=38求极差级差R=Max-Min=54-38=16将所有的数据分成10个组，则每组之组距H=16/10=1.6计算每组之上下限：最小组的下限Min-a/2(a:为测量单位)，假设统计值都是整数，则测量单位为1统计值含一位小数则测量单位为0.1，以此类推最小组下限为：38-1/2=37.5，上限为：下限+组距=37.5+1.6=39.1第二组的下限=第一组的上限，其他以此类推最小组的数据范围为：37.539.1中心值为：=（37.5+39.1）/238.3依次算出每组的上下限及中心值如下表：,频度分布表,分组不宜过多,也不宜过少,一般用数学家史特吉斯提出的公式计算组数,其公式如下:K=1+3.32Lgn一般对数据之分组可参考下表:,如何依据图案的分布状况判断,1.如图中表示中间高,两边低,有集中的趋势,表示规格.重量等计量值的相关特性都处于安全的状态之下,制品工程状況良好.如下图所示:,2.如图中表示缺齿形图案,图形的柱形高低不一呈现缺齿状态,这种情形一般就来大都是制作直方图的方法或数据收集(测量)方法不正确所产生.如下图所示:,3.如图所示为绝壁形,另外一边拖着尾巴,这种偏状型在理论上是规格值无法取得某一数值以下所产生之故,在品质特性上并沒有问题,但是应检讨尾巴拖长在技术上是否可接受;工具的松动或磨损也会出现拖尾巴的情形.如下图所示:,4.双峰型,有两种分配相混合,例如两种机器或两种不同原料间有差异时,会出现此种情形,因测定值受不同的原因影响,应予层別后再作直方图.,5.离散型,测定有错误,工程调节错误或使用不同原材所引起,一定有异常原存在,只要去除,即可制造出合规格的制品,6.高原型,不同平均值的分配混合在一起,应层別之后再作直方图,与规格值或标准值作比较,1.符合规格A.理想型:制品良好,能力足够.制程能力在规格界限內,且平均值与规格中心一致,平均值加减4倍标准差为规格界限,制程稍有变大或变小都不会超过规格值是一种最理想的直方图.,B.一则无剩余:制品偏向一边,而另一边有剩余很多,若制程再变大(或变小),很可能会有不良发生,必须设法使制程中心值与规格中心值吻合才好.,C.两侧无剩余:制品的最小值均在规格內,但都在规格上下两端內,且其中心值与规格中心值吻合,沒有不良发生,但若制程稍有变动,说会有不良品发生之危险,要设法提高制程的精度才好.,2.不符合规格A.平均值偏左(或偏右)如果平均值偏向规格下限并伸展至规格下限左边,或偏向规格上限伸展到规格上限的右边,但制程呈常态分配,此即表示平均位置的偏差,应对固定的设备,机器,原因等方向去追查.,B.分散度过大:观察制程的最大值与最小值均超过规格值,有不良品发生(斜线规格),表示标准差太大,制程能力不足,应针对人员,方法等方向去追查,要设法使产品的变异缩小,或是规格订的太难,应放宽规格.,C.表示制程之生产完全沒有依照规格去考虑,或规格订得不合理,根本无法达到规格.,直方图的常见类型,左右对称形（标准型）,双峰型,直方图的常见类型,显示质量波动的状态直观地传递有关过程质量的信息进行统计过程控制，集中力量进行质量改善工作。,直方图的作用,散布图一.何谓散布图?互相有关连的对应数据,在方格纸上以纵轴表示结果,以横轴表示原因，用点表示出分布形状,根据分布的形状来判断对应数据之关的相互关系.这里讲的数据是成双的,一般来说成对数据有三种不同的对应关系.1.原因与结果数据关系.2.结查与结果数据关系.3.原因与原因数据关系.,二.散布图制作的四个步骤:（手工）1.收集相对应数据,至少三十组上,并且整理到数据表上.2.找出数据之中的最大值和最小值.3.书出从轴与横轴刻度,计算组距.4.将各组对应数据标示在座标上.,例：某零件高频淬火温度与硬度结果,散布图寻找关系,x,y,散布图的类型,无相关关系,强正相关,弱正比例关系,X变大，Y也变大,X变大，Y大致变大,X与Y无任何关系,无关系,强反比例关系,弱反比例关系,X变大，Y变小；X变小，Y变大。,X变大，Y大致变小,若进行分类似乎有相关关系,1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的正相关,如下图所示:,X,Y,0,2.散布图点的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会曾加,但非相对性,也就是就X除了受Y的因素影响外,可能还有其他因素影响着X,有必要进行其他要因再調查,这种形状叫做似有正相关谓为弱正相关。,X,Y,0,3.当X增加,Y反而减少,而且形状呈现一直线发展的現象,这叫做完全负相关.如下图所示:,Y,0,X,4.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其他因素影响X,这种形情叫作非线性负相关,如下图所示:,Y,0,X,5.如果散布点的分布呈现离乱,沒有任何倾向时,称为无相关,也就是说X与Y之间沒有任何的关系,这时应再一次先将数据层別化之后再分析,如下图所示:,Y,0,X,6.假设X增大,Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减少,因此产生散布图点的分布有曲线倾向的形状,称为曲线相关,如下图所示:,Y,0,X,中位线法（象限判断法）,判断原则,若n1+n3n2+n4,则判断为正相关；若n1+n3n2+n4,故为正相关。,管制图,从每日生产的产品线中所测得的零乱数据中,找出经常发生和偶然发生事故的数据,以便帮助找出问題原因,这就是非依靠管制图不可.,一.计量值管制图,作为管制制程的计量值管制图,一方面以平均数管制图管制平均数的变化,以全距管制其变异的情形.本节将介绍平均数与全距管制图,将就管制图在制程中的每一步详加描述.计量值管制图的种类如下:,實例:平均数与全距管制图,某厂制造全铜棒,为控制其品质,选定內径为管制項目,并決定以X-R管制图来管制该制程的內径量度,并於每小时随机抽取5个样本测定,共收集最近制程之数据125个,将其数据依测定顺序及生产时间排列成25组,每组样本5个,每组样数5个,记录数据如下:,计算如下:X=40.264R=5.查系数表,当N=5时,D4=2.115,D3=0,XBar管制图上下限:,CL=40.264UCL=+=43.4249LCL=-=37.1031,R管制图上下限:,CL=5.48UC